多源信息融合故障诊断方法研究进展

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zoޛ)j馝u~5iiO4ym4׭Ӿ45]u^םooom_Xx܇(~jبjmv&评价。目前,决策层融合常用的方法有贝叶斯推断[914]、DS证据理论[1519]、模糊集理论[2324]、粗糙集理论[2528]以及人工神经网络[2931]等。

3个融合层次中,数据层融合保持了尽可能多的客观信息,基本不发生信息丢失或遗漏,但是其处理的数据太多,耗费时间长,实时性差,且对传感器依赖性大;特征层融合既保持了足够数量的重要信息,又大大稀释了数据量,提高了处理过程的实时性,但其对传感器预处理提出了较高的要求;决策层融合对预处理的要求更高,信息损失也大,但是其实时性、抗干扰性和容错性是3层中最好的[10]。目前,从各种文献来看,信息融合方法主要集中在对决策层融合的研究上[919]。

层次结构信息融合故障诊断由于模型结构相对简单清晰,所以得到了很多理论研究和实际应用。例如:文献[16]为提高船舶电力推进系统故障诊断的准确率,通过层次结构信息融合故障诊断方法,得到了良好的结果;文献[17]通过改进的神经网络和证据理论结合的决策层融合诊断对发动机进行了故障诊断,取得更准确的诊断结果;文献[32]重点对层次结构信息融合故障诊断做了进一步的挖掘和讨论。

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